torch学习笔记3.2：实现自定义模块(cpu)

在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。

我们来实现一个名为nxn的自定义模块，以及它的cuda版本cunxn模块，其中包含一个自定义的Hello类（lua实现），ReLU类（分别用CPU和GPU实现）。

由于篇幅原因，这里把torch自定义模块的lua实现，cpu实现，gpu实现分别写一篇文章，本文介绍cpu实现的ReLU类。

1 总目录结构和 2 使用说明 在 《torch学习笔记3.1：实现自定义模块(lua)》

3 文件说明

ReLU.lua

local ReLU = torch.class('nxn.ReLU')

function ReLU:__init(gpucompatible)

self.gpucompatible=gpucompatible

if self.gpucompatible then
self.gradInput=torch.CudaTensor()
self.output=torch.CudaTensor()
else
self.gradInput=torch.Tensor()
self.output=torch.Tensor()
end

self.outputSave=self.output
self.gradInputSave=self.gradInput

end

function ReLU:updateOutput(input)
-- 调用cpp实现的ReLU函数
return input.nxn.ReLU_updateOutput(self, input)
end

function ReLU:updateGradInput(input, gradOutput)
-- 调用cpp实现的ReLU函数
return input.nxn.ReLU_updateGradInput(self, input, gradOutput)
end

function ReLU:getDisposableTensors()
return {self.output, self.gradInput, self.gradInputSave, self.outputSave}
end

ReLU.c

内容如下：

#ifndef TH_GENERIC_FILE
#define TH_GENERIC_FILE "generic/ReLU.c"
#else

static int nxn_(ReLU_updateOutput)(lua_State *L)
{
printf("CPU version of ReLU updateOutput function\n");
THTensor *input = luaT_checkudata(L, 2, torch_Tensor);
THTensor *output = luaT_getfieldcheckudata(L, 1, "output", torch_Tensor);

THTensor_(resizeAs)(output, input);

TH_TENSOR_APPLY2(real, output, real, input,         \
*output_data = *input_data > 0 ? *input_data : 0;)

return 1;
}

static int nxn_(ReLU_updateGradInput)(lua_State *L)
{
printf("CPU version of ReLU updateGradInput function\n");
THTensor *gradOutput = luaT_checkudata(L, 3, torch_Tensor);
THTensor *output = luaT_getfieldcheckudata(L, 1, "output", torch_Tensor);
THTensor *gradInput = luaT_getfieldcheckudata(L, 1, "gradInput", torch_Tensor);

THTensor_(resizeAs)(gradInput, output);
TH_TENSOR_APPLY3(real, gradInput, real, gradOutput, real, output,     \
*gradInput_data = *gradOutput_data * (*output_data > 0 ? 1 : 0););
return 1;
}

static const struct luaL_Reg nxn_(ReLU__) [] = {
{"ReLU_updateOutput", nxn_(ReLU_updateOutput)},
{"ReLU_updateGradInput", nxn_(ReLU_updateGradInput)},
{NULL, NULL}
};

static void nxn_(ReLU_init)(lua_State *L)
{
luaT_pushmetatable(L, torch_Tensor);
luaT_registeratname(L, nxn_(ReLU__), "nxn");
lua_pop(L,1);
}

#endif

init.c

在编译安装模块时CMakeLists.txt根据init.c找类文件：

#include "TH.h"
#include "luaT.h"

#define torch_(NAME) TH_CONCAT_3(torch_, Real, NAME)
#define torch_Tensor TH_CONCAT_STRING_3(torch.,Real,Tensor)
#define nxn_(NAME) TH_CONCAT_3(nxn_, Real, NAME)

#include "generic/ReLU.c"
#include "THGenerateFloatTypes.h"

LUA_EXTERNC DLL_EXPORT int luaopen_libnxn(lua_State *L);
// 把cpp实现编译到libnxn
int luaopen_libnxn(lua_State *L)
{
lua_newtable(L);
lua_pushvalue(L, -1);
lua_setfield(L, LUA_GLOBALSINDEX, "nxn");

nxn_FloatReLU_init(L);
nxn_DoubleReLU_init(L);

return 1;
}